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Enregistrement W2952732266 · doi:10.1111/jgh.14759

Relationship between long‐term use of proton pump inhibitors and risk of gastric cancer: A systematic analysis

2019· review· en· W2952732266 sur OpenAlexaboutno aff
Kailin Jiang, Xiaotao Jiang, Yi Wen, Liu Liao, Fengbin Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Gastroenterology and Hepatology · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGastroesophageal reflux and treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineHelicobacter pyloriCochrane LibraryCancerInternal medicineOdds ratioMeta-analysisSubgroup analysisProton-pump inhibitorGastroenterologyOncology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND AND AIM: This study aims to systematically analyze the effect of long-term therapy with proton pump inhibitors (PPIs) on the risk of gastric cancer. METHODS: PubMed, EMBASE, Cochrane Library, China National Knowledge Infrastructure (CNKI), and China biomedical literature database (CBM) were searched for studies before February 2019. We evaluated the quality of the included articles through the Newcastle-Ottawa Scale and gathered relevant data to calculate the pooled odds ratio (OR) through Stata14.0. RESULTS: Seven relevant articles conformed to the inclusion criteria; 943 070 patients were included. The pooled OR was 2.50; 95% CI (1.74, 3.85); the subgroup analysis results showed that patients who had used PPIs for more than 36 months were most likely to develop gastric cancer, and an increased risk was observed among patients after Helicobacter pylori eradication. Noncardia gastric cancer was more likely to develop. CONCLUSIONS: Long-term use of PPIs can possibly increase the risk of gastric cancer even among patients after H. pylori eradication; in particular, for noncardia gastric cancer, the risk increases with longer durations of PPI use. Due to the limited number of studies, more high-quality studies are required to be designed.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,009
Bibliométrie0,0090,010
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,079
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,278 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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